RTX 4090でMixtral-8x7B-Instruct-v0.1は動く?

動きません Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 の BF16 は 4,096 トークンのコンテキストで 88.12 GiB–90.01 GiB 必要です。RTX 4090 で使えるのは約 22 GiB です。

19 ファイル、合計 93.4 GB。

これはモデルの config とファイルサイズからの推定で、実測ではありません。 計算方法

変えるべき点

このグラボでのほかのファイル

量子化ファイルサイズエンジン合計適合
BF16 safetensors この設定93.4 GBvllm88.1 GiB–90.0 GiB収まらない
GGUF Q8_0 (mradermacher)49.6 GBllama.cpp46.8 GiB–48.2 GiB収まらない
GGUF Q6_K (mradermacher)38.4 GBllama.cpp36.4 GiB–37.5 GiB収まらない
GGUF Q5_K_M (mradermacher)33.2 GBllama.cpp31.6 GiB–32.6 GiB収まらない
GGUF Q4_K_M (mradermacher)28.4 GBllama.cpp27.1 GiB–28.0 GiB収まらない

同じコンテキスト(4,096 トークン)、同時に 1 会話、各ファイルは通常のエンジンで計算しています。

固定の設定

技術識別子と共有データ
  • モデルmixtral-8x7b-instruct-v0.1
  • ハードウェアnvidia-geforce-rtx-4090-24gb-desktop
  • 量子化bf16
  • この構成の共有コードv2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6Im1peHRyYWwtOHg3Yi1pbnN0cnVjdC12MC4xIiwiaGFyZHdhcmVJZCI6Im52aWRpYS1nZWZvcmNlLXJ0eC00MDkwLTI0Z2ItZGVza3RvcCIsImRldmljZUNvdW50IjoxLCJxdWFudGl6YXRpb25JZCI6ImJmMTYiLCJjb250ZXh0VG9rZW5zIjo0MDk2LCJjb25jdXJyZW50U2VxdWVuY2VzIjoxLCJlbmdpbmUiOiJ2bGxtIiwia3ZUeXBlIjoiZnAxNiJ9fQ
この数値の計算方法

合計 = 重みファイル + KV キャッシュ + ランタイムのバッファ。範囲は表示中のエンジンのオーバーヘッドの低めから高めまでです。

重み(ファイル)
86.99 GiB (93,405,585,408 bytes)
KV キャッシュ
0.50 GiB (536,870,912 bytes)
ランタイムのバッファ
0.63 GiB–2.51 GiB
合計
88.12 GiB–90.01 GiB
使えるメモリ
22.00 GiB
OS / 画面の予約
2.00 GiB
残り
-68.01 GiB–-66.12 GiB

高めの見積もり 90.01 GiB/使える容量 22.00 GiB

メモリが足りても、指定のエンジン・量子化・OS で動くとは限りません。動いても速いとは限りません。

  • コンテキスト長はネイティブの 32768 トークン以内です。
  • 常駐する重みは総パラメータ数で見積もり、使われていない MoE エキスパートも含めます。
  • この MoE は総パラメータ 46702792704、アクティブ 12900000000 です。アクティブ側の計算量はウェイト常駐メモリに使いません。
  • 重みのバイト数は選んだファイルだけで数えます。リポジトリ内の全量子化を合計することはありません。
  • ダウンロードサイズはピーク時の GPU メモリではありません。実行時のレイアウトや KVキャッシュが上乗せされます。
  • ウェイトバイトは公開済み safetensors シャード 19 個、合計 93405585408 バイトです。
  • コンテキスト長は、シーケンスごとにキャッシュするトークン数(入力+生成分)です。
  • 同時シーケンスは1つのモデルを共有するため、重みはシーケンス数で増えません。
この組み合わせを計算機で開くKV キャッシュ

関連ページ

出典

計算機

組み合わせページはルートのモデルと機材を固定します。変更するにはメイン計算機でカスタマイズし、共有がその身元を保持します。

公開カタログスナップショットを読み込み中…

コンテキスト長

コンテキストが長いほど、KV キャッシュ(会話を覚えておくためのメモリ)が増えます。

その他のオプション
量子化
ランタイム

この見積もりで使うエンジンと KV キャッシュの型です。

ワークロード

オーバーヘッドの想定と、プリフィル作業領域を含めるかどうかです。

トポロジ

モデルを複数デバイスへどう分割するか。メモリは合算しません。

複製数は上級オプションです。台数はノードまたは GPU であり、複製数ではありません。

予算

システム予約と安全余裕。数字を空にすると直前の値を保ちます。

GiB(2^30 バイト)

%

カスタムモデル

設定を読み込むか、構造を手入力します。読み込むまでリポジトリは走査しません。

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

モデルを選ぶと必要なメモリがわかります。